22、大数据、分析与自动化：迈向成熟与高效之路

大数据、分析与自动化：迈向成熟与高效之路

1. 数据管道：分类与成熟目标

数据管道在数据处理中扮演着关键角色。Level 2 数据管道会将每个数据流分成较小的块并并行处理，无论是来自数据库还是实时源（如在线零售交易）。目前有多种不同的数据管道解决方案，每种都适用于不同的目的，且有效的数据管道解决方案不应相互排斥。以下是几种常见的数据管道类型：
| 管道类型 | 适用场景 |
| ---- | ---- |
| 批量管道 | 适用于按固定间隔移动大量数据，且无需实时移动数据的情况 |
| 实时管道 | 用于处理来自流数据源的数据，如金融市场数据或连接设备的数据 |
| 云原生管道 | 针对基于云的数据进行了优化，如来自 Azure 存储桶的数据，可节省企业的基础设施和专家资源成本 |

高效的数据组织目标是在企业层面创建可重用的数据管道，并且该管道能够以最少的配置为多个数据源和多个消费者重复使用，这就是 Formula 4.0 的成熟度级别 2。

2. 数据治理：从传统到大数据的挑战

数据治理（DG）是确保数据安全和合规的重要能力领域。在传统的数据仓库或关系数据库管理中，企业通常有明确的数据保护规则。然而，在大数据时代，企业面临着来自各种来源（如商业第三方供应商）的大量数据，这些数据源可能不安全且未受保护，还包含大量个人数据。

目前，许多企业已经踏上了大数据之旅，但仍未更新其 DG 规则和方法，处于 Formula 4.0 成熟度级别 0 或 1。不同成熟度级别的企业面临的情况如下：
- 成熟度级别 0 ：企业已开启大数据之旅，但 DG 仍在业